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卷积神经网络
- 以卷积层为主的深度网络结构
    - 卷积层
        对图像和滤波矩阵做内积 逐个元素相乘再求和的操作
    - 激活层
    - BN层
    - 池化层
    - FC层
    - 损失层

常见的卷积操作
- 分组卷积 group参数
- 空洞卷积 dilation参数
- 深度可分离卷积 分组卷积+1*1卷积
- 反卷积 torch.nn.ConvTranspose2d
- 可变形卷积
- 等等

如何理解卷积层感受野
- 感受野 指的是神经网络中神经元 "看到的" 输入区域，在卷积神经网络中， feature map上的某个元素的计算受输入图像上某个区域的影像，这个区域即改元素的感受野

如何理解卷积层的参数量和计算量
- 参数量
- FLOPS
- FLOPs
- MAC

如何压缩卷积层参数&计算量
- 从感受野不变 + 减少参数量的
    - 采用多个 3x3 卷积核代替大卷积核
    - 采用深度可分离卷积
    - 通道Shuffle
    - Pooling层
    - Stride=2
    - 等等

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